【摘 要】
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传统建筑工程成本分析方法存在运行效率低、收敛性能差,导致成本分析不准确。因此提出基于粗糙集理论的建筑工程成本分析方法,构建粗糙集.小波神经网络预测模型,实现建筑工程
【机 构】
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武汉科技大学,内蒙古建筑职业技术学院
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传统建筑工程成本分析方法存在运行效率低、收敛性能差,导致成本分析不准确。因此提出基于粗糙集理论的建筑工程成本分析方法,构建粗糙集.小波神经网络预测模型,实现建筑工程成本的准确分析,通过粗糙集属性约简过滤掉冗余属性,减少小波神经网络输入节点,降低网络结构的复杂性,提高网络训练效率和精度。利用此预测模型,将采集到的建筑工程成本干扰因素通过粗糙集理论实施约简处理,将约简的因素作为小波神经网络的节点输入训练网络,得到建筑工程成本的分析结果。实验结果说明,所提方法具有较高的运行效率和收敛性能,能够对建筑工程成本进行
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